స్క్రోల్
యూజ్ కేస్

డైనమిక్ ప్రైసింగ్

డైనమిక్ ప్రైసింగ్ మార్కెట్ పరిస్థితులు, డిమాండ్ స్థితిస్థాపకత మరియు పోటీ స్థానాల ఆధారంగా నిజ సమయంలో ధరలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి కారణ మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. మా విధానం సాధారణ నియమ-ఆధారిత వ్యవస్థల కంటే దాటి, కస్టమర్ విభాగాలలో ధర మార్పులు మరియు డిమాండ్ మధ్య నిజమైన కారణ సంబంధాలను గుర్తిస్తుంది.

మేము సంక్లిష్ట వ్యాపార సవాళ్లను పరిష్కరించడానికిCausal Machine Learningను ఉపయోగిస్తాము.

ఇన్‌స్ట్రుమెంటల్ వేరియబుల్ అనాలిసిస్ మరియు డబుల్ మెషిన్ లెర్నింగ్‌తో సహా అధునాతన ఎకనామెట్రిక్ పద్ధతులను ఉపయోగించి, మేము సీజనాలిటీ, ప్రమోషనల్ యాక్టివిటీస్ మరియు పోటీ ఎత్తుగడల వంటి కన్ఫౌండింగ్ కారకాలను పరిగణనలోకి తీసుకుని ఖచ్చితమైన ధర స్థితిస్థాపకత గుణకాలను అంచనా వేస్తాము. ఇది మీ ధరల వ్యూహం నకిలీ సహసంబంధాలపై కాకుండా కారణ సాక్ష్యాలపై ఆధారపడి ఉండేలా చూస్తుంది. మా మెథడాలజీ [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml) లోని పునాది పనిపై నిర్మించబడింది.

ఫలితం మెరుగైన మార్జిన్ క్యాప్చర్‌తో కొలవగల ఆదాయ పెరుగుదల. ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు విభాగాల వారీగా ధర సున్నితత్వాన్ని నిర్వహిస్తూ కన్వర్షన్ రేట్లను ఆప్టిమైజ్ చేస్తాయి. రైడ్-షేరింగ్ మరియు రవాణా సేవల కోసం, రియల్ టైమ్ ప్రైసింగ్ సరఫరా సామర్థ్యంతో డిమాండ్‌ను సమతుల్యం చేస్తుంది, వేచి ఉండే సమయాన్ని మరియు డ్రైవర్ వినియోగ అంతరాలను తగ్గిస్తుంది.

మా ప్లాట్‌ఫారమ్ నేరుగా మీ ప్రైసింగ్ ఇంజిన్‌లోకి కలిసిపోతుంది, మార్కెట్ పరిస్థితులు అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు నిరంతర అభ్యాసంతో వేలాది ఉత్పత్తుల్లో మిల్లీ సెకన్ల స్థాయి నిర్ణయాలను అనుమతిస్తుంది.

వనరులు

Additional Resources

మామెథడాలజీ

01

డేటా సింథసిస్

సమగ్ర విశ్లేషణాత్మక పునాదిని నిర్మించడానికి మేము మీ ప్రస్తుత డేటా వనరులను ఏకీకృతం చేస్తాము.

02

కారణ విశ్లేషణ

నిజమైన కారణ-మరియు-ప్రభావ సంబంధాలను గుర్తించడానికి Double Machine Learning ఉపయోగించడం.

03

వ్యూహాత్మక అనుకరణ (Simulation)

మీ నిర్ణయాల ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి వివిధ సినారియోలను మోడల్ చేయండి.

04

ఆపరేషనల్ స్కేల్

మీ ప్రస్తుత సిస్టమ్‌లతో అనుసంధానించబడే ప్రొడక్షన్-రెడీ మోడళ్లను అమలు చేయండి.

ఏమి జరుగుతుందో అంచనా వేయడం నుండి అది ఎందుకు జరగాలి అనే విషయాన్ని అర్థం చేసుకోవడమే నైపుణ్యం.

పరిశ్రమ నాయకులచే విశ్వసించబడింది